Skip to main content

MCP 개요

빠른 링크​

개요​

MCP(Model Context Protocol)는 애플리케이션이 LLM에 컨텍스트를 제공하는 방식을 표준화하는 개방형 프로토콜입니다. MCP를 AI 애플리케이션을 위한 USB-C 포트처럼 생각하십시오. AI 모델을 다양한 데이터 소스 및 도구에 연결하는 표준화된 방법을 제공합니다. MCP 서버는 Claude와 같은 대규모 언어 모델(LLM)과 외부 도구 또는 데이터 소스 간의 중개자 역할을 합니다. 이들은 MCP를 통해 외부 세계와 상호 작용할 수 있도록 LLM에 기능을 노출하는 작은 프로그램입니다. MCP 서버는 본질적으로 LLM이 사용할 수 있는 API와 같습니다.

MCP 서버가 LLM을 외부 도구 및 데이터 소스에 연결하는 방법을 보여주는 MCP 다이어그램

주요 개념​

MCP 서버는 LLM이 실행할 수 있는 함수인 "도구" 세트를 정의합니다. 이러한 도구는 광범위한 기능을 제공합니다.

MCP 작동 방식은 다음과 같습니다.

  • MCP 호스트는 연결된 서버의 기능을 검색하고 도구, 프롬프트 및 리소스를 로드합니다.
  • 리소스는 파일 경로 또는 데이터베이스 쿼리와 유사하게 읽기 전용 데이터에 대한 일관된 액세스를 제공합니다.
  • 서버가 자격 증명 및 민감한 데이터를 격리하므로 보안이 보장됩니다. 상호 작용에는 명시적인 사용자 승인이 필요합니다.

사용 사례​

MCP 서버의 잠재력은 방대합니다. 다양한 목적으로 사용될 수 있습니다.

MCP 서버를 사용할 수 있는 구체적인 예시는 다음과 같습니다.

  • 웹 서비스 및 API 통합:
    • 새로운 문제에 대해 GitHub 저장소 모니터링
    • 특정 트리거를 기반으로 Twitter에 업데이트 게시
    • 위치 기반 서비스에 대한 실시간 날씨 데이터 검색
  • 브라우저 자동화:
    • 웹 애플리케이션 테스트 자동화
    • 가격 비교를 위해 전자 상거래 사이트 스크래핑
    • 웹사이트 모니터링을 위한 스크린샷 생성
  • 데이터베이스 쿼리:
    • 주간 판매 보고서 생성
    • 고객 행동 패턴 분석
    • 비즈니스 메트릭을 위한 실시간 대시보드 생성
  • 프로젝트 및 작업 관리:
    • 코드 커밋을 기반으로 Jira 티켓 자동 생성
    • 주간 진행 보고서 생성
    • 프로젝트 요구 사항을 기반으로 작업 종속성 생성
  • 코드베이스 문서화:
    • 코드 주석에서 API 문서 생성
    • 코드 구조에서 아키텍처 다이어그램 생성
    • 최신 README 파일 유지

시작하기​

Cline은 사전 설치된 MCP 서버와 함께 제공되지 않습니다. 별도로 찾아 설치해야 합니다.

필요에 맞는 올바른 접근 방식을 선택하십시오.

  • 커뮤니티 저장소: GitHub에서 커뮤니티에서 유지 관리하는 MCP 서버 목록을 확인하십시오. GitHub에서 MCP 서버 추가 참조
  • Caret 마켓플레이스: Cline의 MCP 마켓플레이스에서 설치하십시오.
  • Cline에게 문의: Cline에게 MCP 서버를 찾거나 생성하는 데 도움을 요청할 수 있습니다.
  • 직접 구축: MCP SDK를 사용하여 사용자 지정 MCP 서버를 생성하십시오.
  • 기존 서버 사용자 지정: 특정 요구 사항에 맞게 기존 서버를 수정하십시오.

Caret과의 통합​

Cline은 AI 기능을 통해 MCP 서버 구축 및 사용을 단순화합니다.

MCP 서버 구축​

  • 자연어 이해: 자연어로 Cline에 MCP 서버를 구축하도록 지시하여 기능을 설명합니다. Cline은 지침을 해석하고 필요한 코드를 생성합니다.
  • 서버 복제 및 구축: Cline은 GitHub에서 기존 MCP 서버 저장소를 복제하고 자동으로 구축할 수 있습니다.
  • 구성 및 종속성 관리: Cline은 구성 파일, 환경 변수 및 종속성을 처리합니다.
  • 문제 해결 및 디버깅: Cline은 개발 중에 오류를 식별하고 해결하는 데 도움을 줍니다.

MCP 서버 사용​

  • 도구 실행: Cline은 MCP 서버와 원활하게 통합되어 정의된 도구를 실행할 수 있습니다.
  • 컨텍스트 인식 상호 작용: Cline은 대화 컨텍스트를 기반으로 관련 도구 사용을 지능적으로 제안할 수 있습니다.
  • 동적 통합: 복잡한 작업을 위해 여러 MCP 서버 기능을 결합합니다. 예를 들어, Cline은 GitHub 서버를 사용하여 데이터를 가져오고 Notion 서버를 사용하여 서식 지정된 보고서를 생성할 수 있습니다.

보안 고려 사항​

MCP 서버로 작업할 때 보안 모범 사례를 따르는 것이 중요합니다.

  • 인증: API 액세스에 항상 안전한 인증 방법을 사용하십시오.
  • 환경 변수: 민감한 정보를 환경 변수에 저장하십시오.
  • 액세스 제어: 승인된 사용자에게만 서버 액세스를 제한하십시오.
  • 데이터 유효성 검사: 주입 공격을 방지하기 위해 모든 입력을 유효성 검사하십시오.
  • 로깅: 민감한 데이터를 노출하지 않고 안전한 로깅 관행을 구현하십시오.

리소스​

MCP 서버를 찾고 배우는 데 사용할 수 있는 다양한 리소스가 있습니다.

MCP 서버를 찾고 배우는 데 사용할 수 있는 리소스 링크는 다음과 같습니다.